【摘 要】
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场景文本编辑是指,在尽量保持背景的前提下,将图像中的文本替换为同风格的目标文本。该技术在文本图像合成、广告设计、图像修复、文本信息隐藏、AR翻译等方面,有广泛的应用,近年来受到极大关注,并取得了重要进展。例如Wu等人提出的基于对抗生成网络的SRNet,已能较好地实现词条级的场景文本编辑。然而,在许多实际应用中,由于存在背景纹理复杂、文本风格难以准确捕捉、目标文本可能不与原文本等长等因素,场景文本编
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场景文本编辑是指,在尽量保持背景的前提下,将图像中的文本替换为同风格的目标文本。该技术在文本图像合成、广告设计、图像修复、文本信息隐藏、AR翻译等方面,有广泛的应用,近年来受到极大关注,并取得了重要进展。例如Wu等人提出的基于对抗生成网络的SRNet,已能较好地实现词条级的场景文本编辑。然而,在许多实际应用中,由于存在背景纹理复杂、文本风格难以准确捕捉、目标文本可能不与原文本等长等因素,场景文本编辑仍颇具挑战。本文提出SRNet+MS网络。该网络同SRNet,基于生成对抗网络框架,由背景修复、文本风格迁移和图像融合三个子网络组成,而与SRNet的不同之处有:（1）在背景修复网络中引入基于非局部连接操作的掩码注意力（MA）模块,旨在构建像素间的长依赖关系,并通过掩码约束实现更精确的背景修复。（2）在风格迁移网络中引入空间变换（ST）模块,替代SRNet的骨架引导学习机制,以便能够捕捉场景文本复杂的空间结构。所提网络仅在合成数据集上训练,未经调整即在真实数据集ICDAR13/17作验证。该网络在图像背景修复、场景文本编辑和视觉翻译方面,表现良好,效果优于SRNet。
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